PROCEDIMENTO PARA ESCOLHA DA LOCALIZAÇÃO DE UM CENTRO REGIONAL DE DISTRIBUIÇÃO E RECOLHA DE EQUIPAMENTOS. N. R. Candido, V.B. G.

Tamanho: px
Começar a partir da página:

Download "PROCEDIMENTO PARA ESCOLHA DA LOCALIZAÇÃO DE UM CENTRO REGIONAL DE DISTRIBUIÇÃO E RECOLHA DE EQUIPAMENTOS. N. R. Candido, V.B. G."

Transcrição

1 PROCEDIMENTO PARA ESCOLHA DA LOCALIZAÇÃO DE UM CENTRO REGIONAL DE DISTRIBUIÇÃO E RECOLHA DE EQUIPAMENTOS N. R. Canddo, V.B. G. Campos RESUMO Apresenta-se neste trabalho um procedmento de auxílo à decsão para escolha da localzação de um centro regonal de dstrbução e recolha de equpamentos utlzados em telecomuncações. Este centro deve atender a um grande conjunto de clentes dstrbuídos em regões tpo: estados, muncípos ou barros, e a escolha da localzação tem como objetvo mnmzar os custos de transporte. Para sto, faz-se uso dos métodos de resolução dos problemas de p-centro e p-medana, assocado a um método de roteamento. Estes métodos são utlzados em etapas dferentes do processo e têm como base um grafo com as dstâncas reas e a demanda de cada clente, assm como a polítca de recolha dos equpamentos após o uso. O procedmento proposto sugere uma solução ncal para o estudo de localzação, já que se consderam bascamente os custos de transporte relaconados com a dstânca percorrda. 1- INTRODUÇÃO Um dos problemas mas comuns e dos mas mportantes para os profssonas de logístca é a defnção da localzação de nstalações, sejam elas fábrcas, armazéns ou termnas de transporte. Localzar nstalações ao longo de uma cadea de suprmentos consste numa decsão que dá forma, estrutura e conformdade ao sstema logístco. Esta decsão é tão mportante para a empresa, que, mutas vezes, é responsável pela compettvdade e sobrevvênca da mesma. A escolha da localzação adequada de centros de dstrbução, especalmente no Brasl, se apresenta como um dos prncpas desafos na mplantação de novos centros devdo às grandes dstâncas e as dferentes característcas de cada regão. A estratéga de localzação depende normalmente do tpo de negóco da empresa. Enquanto as empresas ndustras possuem uma estratéga focada na mnmzação dos custos, as empresas lgadas à área de servços e varejo preocupam-se com o nível de servço e a qualdade do atendmento oferecdo aos clentes. Estes se traduzem geralmente na busca pela rapdez na entrega e preços baxos. O que se procura na decsão de localzação é a maxmzação dos benefícos, tanto os quantfcáves quanto os não quantfcáves, para a empresa. O estudo de localzação de centros de dstrbução de produtos compreende, assm, uma análse de toda a logístca de uma empresa e está, prncpalmente, relaconado com o transporte do produto até os clentes. Em algumas stuações tem-se, também, a questão do

2 retorno do produto ao fabrcante. Dentro deste enfoque a localzação deve ser defnda avalando o processo de dstrbução e recolha do equpamento. A mportânca deste processo está na necessdade que algumas empresas têm de dstrbur seus produtos e recolhê-los após o uso, prncpalmente, quando o seu conjunto de clentes se ampla atngndo dversas regões e, assm, gerando a necessdade de cração de novos centros regonas de dstrbução. Para sto, com base nas dstâncas de transporte e demandas de produto, propõe-se neste trabalho um procedmento de auxílo à escolha da localzação de um centro regonal de dstrbução e recolha de equpamentos. Para facltar o entendmento e a utlzação do procedmento de localzação proposto, apresenta-se um exemplo de sua aplcação numa empresa de logístca. Esta tem, atualmente, um centro de dstrbução em São Paulo e amplou suas operações para o nordeste do Brasl, para atender os clentes de uma empresa de equpamentos de telecomuncações. Restando a esta empresa decdr sobre a mplantação de um novo centro de dstrbução nesta regão. 2 LOCALIZAÇÃO DE CENTROS DE DISTRIBUIÇÃO E RECOLHA O problema de localzação de centros de dstrbução e recolha se nsere no estudo de localzação de facldades. No caso de centros de dstrbução pode-se consderar que se trata de um problema da logístca dreta e no caso de centros de recolha, trata-se da logístca reversa. Apesar destes dos enfoques terem característcas operaconas dferentes, ambos, tem como um dos objetvos buscar uma localzação que mnmze os custos de transporte. A logístca dreta tem como premssa a localzação dos centros de dstrbução de onde saem os produtos para os clentes dstrbuídos dentro de um espaço geográfco com dferentes possbldades de rotas. Em relação à logístca reversa tem-se o processo nverso, ou seja, recolhem-se nos clentes os produtos após o uso dos mesmos, para recclagem ou descarte. Morera (1990) consdera que a questão da localzação de facldades dz respeto à escolha de um ou mas locas dentre uma sére de outros possíves, que servrão de pontos de oferta de determnados tpos de servços para atender à demanda de outro conjunto de pontos, consderados de demanda, buscando a localzação que maxmza o resultado, obedecendo às restrções do problema específco em estudo. Segundo Ballou (2006), os custos de transporte e a dstânca de transporte têm sdo os parâmetros mas utlzados nos estudos sobre a seleção dos locas das facldades, prncpalmente, dos centros de dstrbução. Este tpo de estudo, cujo tema tornou-se recorrente, começou em 1909 com Alfred Weber com a teora do Trângulo Locaconal, onde predomnavam os custos de transportes (Pmentel, 2004). De acordo com Tanguch (2001), os elementos báscos para modelos de localzação de facldades são: Número de facldades a serem localzadas; Tamanho de cada facldade;

3 Número de facldades exstentes; Objetvo do tomador de decsão; Demanda (dstrbução, demanda atual, varação); Locas canddatos a facldades (dstrbução, número); Comportamento do usuáro da facldade e Lmtes de capacdade das facldades. Os elementos ctados acma podem servr para classfcar os dversos modelos de localzação de facldades, neste caso, centros de dstrbução, em três categoras: Modelos Contínuos nos quas a facldade pode ser localzada em qualquer ponto do plano ou subconjunto do mesmo, possundo um número nfnto de locas canddatos; Modelos em Grafos e Redes, onde a facldade só pode ser alocada nos nós ou lgações da rede e os usuáros podem mover-se apenas dentro da rede. Este modelo também possu um número nfnto de locas canddatos; Modelos Dscretos que consderam um número fnto de locas canddatos, e a localzação ótma é determnada utlzando a localzação dos pontos canddatos, e os custos prédefndos dos nós de demanda para os locas canddatos. Pexoto (2006) dferenca em duas grandes classes os problemas de localzação. A prmera classe trata da mnmzação de algum valor de dstânca méda ou total entre os clentes e os centros de atendmento. O modelo clássco utlzado para representação dos problemas desta classe é o do problema de p-medanas ou mnsum, que busca seleconar p vértces em uma rede para a nstalação de facldades de forma a mnmzar a soma das dstâncas entre os vértces de demanda e a facldade mas próxma. Estes modelos, que buscam mnmzar a dstânca total ou méda, são muto utlzados para a resolução de problemas do setor prvado, uma vez que, em mutos casos, a varação do custo das operações está dretamente relaconada às dstâncas envolvdas nos atendmentos das demandas. A segunda classe de problemas de localzação propõe-se a encontrar uma forma tal que a dstânca máxma entre o nó de demanda e a facldade desgnada para atendmento (mas próxma) seja mnmzada. Estes problemas são conhecdos como problemas de cobertura, p-centro ou mnmax e a dstânca máxma de atendmento é denomnada dstânca de cobertura ou de servço ou de atendmento. Toregas et al (1971) apud Pexoto (2006), apresentou um modelo de cobertura de conjuntos para determnar o número mínmo de centros necessáros ao atendmento de todos os vértces de demanda, para uma dada dstânca de cobertura. Devdo a sua smplcdade, este modelo não fez dstnção da demanda em cada vértce e o número de facldades necessáras para atendmento de todos os vértces pode ser grande, ncorrendo em aumento dos custos fxos de nstalação das facldades. Uma alternatva consdera que o número de facldades a serem nstaladas não é sufcente para o atendmento de toda a demanda exstente. Neste caso, a restrção de que toda a demanda seja atendda para uma dada dstânca de cobertura é relaxada e procura-se localzar p facldades de forma que a confguração de cobertura atenda a maor demanda possível. Este problema é conhecdo como problema de localzação de máxma cobertura. Modelos de cobertura são muto utlzados por órgãos públcos para localzar servços emergencas ou não-emergencas

4 Evans e Meneka (1992) anda subdvdem os problemas de p-medana e p-centro apresentados anterormente da segunte forma: Medana: qualquer vértce onde o somatóro das dstâncas até todos os vértces seja a menor; Medana geral: qualquer vértce cuja dstânca total até todos os arcos seja a mínma possível; Medana absoluta: qualquer ponto (stuado no arco) cuja dstânca total até todos os vértces seja a menor possível. Como sempre exste um vértce que é uma medana absoluta e não um ponto, este problema é dêntco ao da medana; Medana geral absoluta: qualquer ponto cuja dstânca total até todos os arcos seja a menor possível; Centro: qualquer vértce com a característca de possur a mínma dstânca entre as máxmas, em relação aos outros vértces; Centro geral: qualquer ponto que possua a mínma dstânca entre as máxmas, em relação aos vértces; Centro absoluto: qualquer vértce que tenha a mínma dstânca entre as máxmas, em relação aos outros vértces e aos pontos; Centro geral absoluto: qualquer ponto com a característca de possur a mínma dstânca entre as máxmas, em relação aos outros pontos. A resolução dos problemas p-centros e p-medanas de um grafo se baseam na determnação dos camnhos de valor mínmo entre cada vértce (nó) do grafo. Assm, a partr de uma matrz com os valores dos camnhos mínmos entre pares de vértces chegase aos centros e medanas do grafo. Pode-se, então, chegar a uma localzação ótma tendo como parâmetro básco as dstâncas a serem percorrdas. Nagls (1999) apresenta o problema de p-medana consderando como medda de custo o produto entre a demanda no nó e a dstânca do nó a nstalação. Desta forma, ao se consderar que a demanda nfluenca o custo de transporte, o produto da dstânca pela demanda possblta obter uma solução de localzação em que estes dos parâmetros sejam consderados na decsão. 3- PROCEDIMENTO PARA ESCOLHA DA LOCALIZAÇÃO O procedmento desenvolvdo tem como objetvo defnr o melhor local para a mplantação de um CD que dstrbu produtos para um conjunto de clentes localzados numa determnada regão, em pontos prevamente conhecdos; tomando-se como parâmetros de análse as dstâncas a serem percorrdas e as demandas de produtos. Este mesmo CD também deverá funconar como receptor de produtos pós-uso que devem ser coletados perodcamente em locas pré-defndos pelo fornecedor do produto, com a dferença de que as coletas são realzadas em espaços de tempo pré-determnados e não contam com o fator demanda como varável. A partr do objetvo do procedmento e das varáves de decsão: dstânca de transporte e demanda de produtos, foram defndas 5 etapas para resolução do problema:

5 Etapa 1 Dvsão da regão de estudo Nesta etapa, consdera-se que exste um conjunto de clentes a serem atenddos dentro de um contexto regonal e que estes devem ser dvddos em sub-regões, de acordo com a sua localzação, dentro de um tpo de dvsão admnstratva como: estado, muncípo, dstrto ou barros; consderando que o centro de dstrbução deverá ser localzado em uma destas sub-regões. Etapa 2 Determnação do ponto central de cada sub-regão (Locas Possíves). Esta etapa compreende a utlzação do método de resolução do problema de p-centro em cada sub-regão, para dentfcação do local onde deve ser localzado um centro de dstrbução e recolha (CD). Parte-se da premssa de que este local será próxmo do clente mas central em cada sub-regão. Para sto, defne-se para cada sub-regão uma rede cujos vértces são os clentes e os arcos as possíves vas de nterlgação entre todos. Utlzandose, então o método de resolução do problema de p-centro, determna-se um local em cada sub-regão tomando-se como parâmetro de decsão a dstânca entre estes. Como resultado desta etapa tem-se os locas possíves de localzação de um CD dentro do contexto regonal, onde o número de localzações possíves corresponde ao número de subregões. Etapa 3 Pré-seleção da localzação do centro de dstrbução (CD) sob o ponto de vsta da logístca dreta Nesta etapa, defne-se em qual das localzações anterormente seleconadas deve ser mplantado o CD consderando apenas a questão da dstrbução. Para sto são consderados dos parâmetros a dstânca entre estes e a demanda de cada um. Para tanto, defne-se um grafo cujos vértces são os pontos de localzação defndos na etapa anteror e os arcos são as lgações possíves entre estes.busca-se, assm dentfcar o local que mnmze o custo de dstrbução dado pelo produto: dstânca x custo. Determna-se, então, a partr do método de resolução do problema p-medana, a medana do grafo com os valores dos custos fnas de cada CD, obtdos pela multplcação dos valores na matrz de dstânca mínma (d j ) pela demanda de cada CD (dd ). Etapa 4 Pré-Seleção da localzação do centro de dstrbução (CD) sob a ótca da logístca reversa. Para esta etapa consderam-se os locas para onde os clentes envarão os equpamentos já utlzados, ou seja, a serem levados para manutenção ou descartados. Estes locas são prédefndos pelo própro clente e são chamados de centras de manutenção, onde prmeramente são fetas tragens nos equpamentos para que os mesmos sejam envados novamente para os fornecedores. Estas centras estão localzadas na própra regão de estudo. Perodcamente será programado um veículo que sará do centro de dstrbução da regão no local a ser escolhdo e fará a coleta nestas centras de manutenção, que são os pontos de concentração dos produtos. A coleta dos produtos consste em dsponblzar um veículo que saa do CD a ser escolhdo, para percorrer os pontos de coleta e retornar para o mesmo CD, objetvando mnmzar a dstânca percorrda, e conseqüentemente, mnmzando o custo de transporte no fluxo reverso. Sendo assm, propõe-se a utlzação de um método de roterzação de veículos como, por exemplo, a heurístca do caxero vajante (Evans e Mneka, 1992).

6 Desta forma, para cada um dos locas de mplantação dos CD defndos na Etapa 2 aplcase o método de roterzação ( mnmzação de um percurso fechado) com orgem em cada uma das localzações dos CD e passando pelos pontos de coleta. Assm, para cada um dos CD será obtdo um valor fnal da dstânca total percorrda e será possível dentfcar aquele cuja localzação resulta num percurso com a menor dstânca total percorrda. Etapa 5 - Escolha da localzação do CD Com a realzação das etapas anterores, foram encontrados os melhores locas para a mplantação do CD sob a ótca da Logístca Dreta e Reversa, separadamente, dentre os locas possíves e pré-determnados. Caso os resultados das etapas 3 e 4 sob as duas perspectvas dêem o mesmo CD, tem-se a localzação ótma para a mplantação do novo CD. Porém, é possível que, após a aplcação dos métodos sugerdos, encontre-se uma localzação deal no contexto da Logístca Dreta (etapa 3) e outra no contexto da Logístca Reversa (etapa 4). Neste caso, defne-se um valor relatvo dos custos obtdos para todos os CD consderando os valores resultantes em cada etapa e somam-se estes valores; e a localzação escolhda para o novo CD será aquela com o menor valor desta soma (VF ), da segunte forma: VD VR CD CD = n VCD = 1 = n = 1 VCD VRD VRD (1) (2) VF = αvd CD + VR CD (3) Onde : VCD - custo fnal do CD na localzação na logístca dreta( problema da p- medana) VRD - custo fnal do CD na localzação na logístca reversa ( problema de roteamento) VD CD - valor relatvo do custo fnal do CD localzação na logístca dreta VR CD - valor relatvo do custo fnal do CD localzação na logístca reversa VF - valor fnal da localzação de cada de cada CD α peso 2 que atrbuído ao fluxo logístco dreto. Com base no valor fnal (VF ) defne-se a localzação do CD escolhendo aquela que resulta no menor valor de VF. Ressalta-se que α é um peso de valor maor ou gual a 2 que deve ser atrbuído pelo tomador de decsão ao valor relatvo (VD CD ) resultante do fluxo logístco dreto. Este peso tem por objetvo dferencar proporconalmente o fluxo logístco dreto, que possu uma maor quantdade de pontos a serem atenddos e conseqüentemente uma maor dstânca a ser percorrda gerando um custo maor que o fluxo logístco reverso que atende um conjunto menor de localzações (centras de receptores de produtos)

7 Com o objetvo de apresentar o procedmento de localzação proposto de forma organzada e seqüencal, apresenta-se na Fgura 1, o fluxo de procedmento com as etapas defndas. 4 APLICAÇÃO DO PROCEDIMENTO Fgura 1 Fluxograma do Procedmento Uma aplcação do procedmento proposto fo realzada com base nos dados de duas empresas que têm observado a necessdade de amplar seus negócos, mplantando um novo CD próxmo dos novos pontos de demanda.

8 As empresas envolvdas são: um Operador Logístco, a Elemar Logístca Suporte e Soluções, e uma multnaconal do ramo de telecomuncações que é clente deste operador no Brasl, que, vsando preservar sua dentdade, chamaremos apenas de Telecom. O funconamento de todo sstema da Telecom depende da nstalação e manutenção de centras, repetdoras e stes (estação de menor porte, composta por uma torre ou poste, e por uma sala de equpamentos) que funconam como dstrbudores dos snas e RF (Rado Frequency) e MW (Mcrowave). Estas estações são compostas por dversos equpamentos mportados e naconas que compõem toda a tecnologa envolvda neste sstema. A Elemar é responsável por fazer todo o processo de dstrbução e coleta destes equpamentos tanto nos fornecedores como nos stes de propredade da Telecom. Isto torna os servços de coletas e entregas de város materas, bem como a localzação dos CDs, pontos fundamentas e estratégcos, não só para as duas empresas envolvdas dretamente no processo, bem como para todos os elos da cadea logístca em questão. Até o nco do ano de 2009 as operações da Telecom Telecomuncações no Brasl restrngam-se as Regões Sul (Paraná, Santa Catarna e Ro Grande do Sul), Sudeste (São Paulo, Ro de Janero e Mnas Geras) e Centro-Oeste (Dstrto Federal e Goás). Porém, o crescmento constante da demanda por novos pontos de atuação, a Telecom decdu expandr a sua malha de telecomuncações, oferecendo também os seus servços na Regão Nordeste. A Elemar possu atualmente dos CD para atender toda a demanda da Telecom: um em São Paulo, que é o CD prncpal da empresa, e outro no Ro de Janero. Cada CD é responsável por atender determnados estados. Esta dvsão fo feta baseada na demanda de cada estado e na capacdade de cada CD. Assm, O CD de São Paulo (Base Sul) atende aos estados de São Paulo, Paraná, Santa Catarna e Ro Grande do Sul e o CD do Ro de Janero (Base Norte) atende aos estados do Ro de Janero, Mnas Geras, Goás e o Dstrto Federal. Com o níco das atvdades da Telecom na Regão Nordeste do Brasl, surgu a necessdade de realzar um estudo de localzação para verfcar o melhor local para a mplantação de um novo CD naquela regão a fm de atender esta demanda. Assm, aplcando-se o procedmento proposto verfcou-se, ncalmente, a localzação de cada ponto de demanda (stes) e observou-se que todos eles fcavam localzados bascamente em três Estados da regão nordeste: Baha, Pernambuco e Ceará. Neste caso, constatou-se que a melhor subdvsão para os mesmos sera agrupá-los de acordo com as suas respectvas undades federatvas. Porém, é mportante ressaltar que a quantdade de stes em cada um destes estados não é a mesma. No Estado da Baha exstem 64 stes (clentes), em Pernambuco 49 stes e no Ceará 24 stes. O mapa apresentado na Fgura 2 lustra a localzação dos CDs já exstentes bem como os novos pontos de demanda que precsam ser atenddos. Defnda as sub-regões, a próxma etapa consstu em dentfcar em cada um dos Estados (sub-regões) o ste cuja localzação representa o ponto central entre todos através do método de resolução do problema de p-centro. Os três pontos centras encontrados passaram então a representar os locas possíves (ou próxmos) para a mplantação do novo CD.

9 Fgura 2 Mapa com a localzação dos CDs e dos pontos de demanda A aplcação do método do p-centro compreendeu a defnção das matrzes de dstâncas mínmas (camnhos mínmos) entre os locas dos stes em cada uma das três sub-regões estudadas Baha, Pernambuco e Ceará. Nestas matrzes constam as dstâncas mínmas, em qulometro, de cada ponto a todos os demas da mesma regão, obtdas através de um SIG- Sstema de Informações Geográfco. A partr desta matrz dentfcou-se como centro de cada sub-regão o ste que tem a menor das dstâncas máxmas entre os demas. A tabela 1 apresenta parte da matrz elaborada para o Estado da Baha, e serve para lustrar a base de dados utlzada para a resolução do método do p-centro. Observe que na matrz exemplfcada (não constam todos os stes), o ponto central sera o ste BA006, por possur a menor dstânca entre as máxmas encontradas. Tabela 1 - Exemplo da matrz de dstâncas

10 Com a elaboração das matrzes para os estados da Baha, Pernambuco o Ceará, foram dentfcados os pontos centras de cada regão, com as respectvas demandas de produtos, conforme o Tabela 2. Tabela 2 Localzação dos Centros Regonas LOCALIZAÇÃO DOS CENTROS ESTADO Demanda SITE BAHIA PERNAMBUCO CEARÁ 88,66 BA022 36,69 PE032 16,37 CE009 Com a dentfcação dos centros de cada sub-regão partu-se para a Etapa 3, aplcando o método de resolução do problema de p-medana para dentfcação dos CD (pontos centras) com a melhor localzação sob a ótca da logístca dreta. A Tabela 3 representa a matrz resultante da aplcação do método das p-medanas, com as dstâncas entre as três localzações dos CD (centros) multplcada pela demanda em cada sub-regão de destno (CD), nclundo a dstânca de cada um até São Paulo e o custo total. Ressalta-se que quantdade demandada para cada Estado é dferente, dretamente assocada com a quantdade de stes. Acrescentou-se a dstânca do possível local do CD até a matrz da empresa Elemar localzada em São Paulo (SP), uma vez que o abastecmento deste novo CD sera feto a partr do centro de dstrbução da matrz desta empresa Tabela 3 Valores fnas de cada localzação possível sob a ótca da logístca dreta MATRIZ DE MEDIANAS SITES BA022 PE032 CE009 DISTÂNCIA SITES DISTÂNCIA PARA SP DISTÂNCIA TOTAL BA022 0, , , , , ,74 PE ,48 0, , , , ,72 CE , ,28 0, , , ,24 O resultado encontrado fo o ste BA022. Isto sgnfca que, sob a ótca da logístca dreta o melhor local para a mplantação do novo CD sera nas proxmdades deste ste, localzado no Estado da Baha A próxma etapa a ser executada é a dentfcação do melhor local para a mplantação do CD sob a ótca da logístca reversa.

11 O processo de coleta dos equpamentos consste no deslocamento peródco de um veículo a partr do CD a ser mplantado, passando nas centras de manutenção pontos do própro clente, já exstentes em cada uma das sub-regões de estudo realzando a coleta dos produtos que serão envados para o fornecedor ou descartados. Após a coleta dos produtos e entrega no CD, os mesmos devem ser envados, posterormente, para a matrz da empresa Elemar (SP) onde serão dstrbuídos para seus respectvos destnos fnas. Para sto, fo utlzado um método de roterzação conhecdo como heurístca do caxero vajante para dentfcar entre as três possíves localzações dos CD qual aquela cuja dstânca percorrda na rotna ctada acma seja mínma. Após a aplcação do método e a adção da dstânca até a matrz da empresa, fo dentfcado o local sugerdo para a mplantação do novo CD sob a ótca da logístca reversa. A tabela 4 apresenta os valores fnas desta Etapa do procedmento para cada um dos três CD. Tabela 4 - Valores fnas sob a ótca da logístca reversa CD BAHIA (BA022) 4733,80 PERNAMBUCO (PE(032) 5395,70 CEARÁ (CE009) 5720,80 Identfcou-se, então o local do ste BA022, ou próxmo de, como sendo o melhor local para a mplantação do CD sob a ótca da logístca reversa. A últma etapa do procedmento dz respeto à escolha do local analsando-se conjuntamente os dos processos logístcos: dstrbução e recolha. Porém, como o resultado sob as duas ótcas concdram, tem-se como solução do problema a mplantação do novo CD no estado da Baha, tendo sua localzação próxma ao ste BA022. Caso os resultados das etapas 3 e 4 não concdssem ter-se-a que utlzar as equações 1,2,e 3 apresentadas na etapa 5, descrta no procedmento, para chegar ao resultado fnal. 5 CONCLUSÕES O trabalho teve como objetvo propor um procedmento de fácl utlzação e entendmento para auxlar em todo o processo que envolve a decsão de mplantação de um CD com as característcas descrtas, ou seja, que compreenda um processo de dstrbução e de recolha de produtos. Numa análse mas aprofundada outras consderações deverão ser fetas nclundo outros custos relaconados com a mplantação de um CD, bem como questões qualtatvas para a tomada de decsão. Consdera-se que o procedmento é de fácl aplcação na medda em que se basea num Sstema de Informações Geográfco a partr qual é possível obter o camnho mínmo entre cada localzação e aplcar os métodos propostos. Entende-se então, como lmtação para este procedmento, o fato de que o resultado proporcona uma prmera solução, já que se consderam bascamente os custos

12 relaconados com o transporte. Porém este resultado pode dreconar para outras análses pertnentes a decsão, prncpalmente quando se tem mutas possbldades de localzação Ressalta-se, também, que dentro do problema estudado é possível verfcar, em algumas stuações, se o processo de dstrbução deve ser mantdo a partr de um centro já exstente ou se deve ser nstalado um novo centro mas próxmo ao conjunto de clentes. Para empresa Elemar, consderando a decsão de mplantação de um novo CD para atender os novos pontos de demanda, localzados na regão nordeste do Brasl, o melhor local para a mplantação do mesmo sera no estado da Baha. Pos, no local defndo pelo procedmento, o custo de transporte sera comparatvamente menor, devdo às dstâncas a serem percorrdas e a demanda a ser dstrbuída e posterormente recolhda 6 REFERENCIAS BALLOU, R. H. Gerencamento da Cadea de Suprmentos / Logístca Empresaral. 5.ed. Porto Alegre: Edtora Bookman, 2006 Evans, J. R., Mneka, E. (1992) Optmzaton Algorthms for Networks and Graphs. New York: Marcel Dekker. Faulhaber, F., Rbas, G.; (2006) Modelos e Algortmos de Localzação de Instalações: Um Estudo de Caso em Empresa de Dstrbução de Dervados de Petróleo. Ro de Janero: Pontfíca Unversdade Católca do Ro de Janero (PUC-RJ). Morera, D.A. (1990) Admnstração da Produção e Operações. São Paulo, Edtora Ponera Thomson Learnng. MOREIRA, F. M. R. (1990).Estudo de Localzação de Facldades Logístcas. Tese (Mestrado em Engenhara de Transportes) Insttuto Mltar de Engenhara IME, Ro de Janero, NAGLIS, Marcelo de Mello Mattos; HAMACHER, Slvo;. Estudo de Caso para Localzação de Armazéns Utlzando Programação Lnear Intera Dssertação. Pontfíca Unversdade Católca do Ro de Janero Pexoto, K. (2006) Contrbução ao Planejamento e Operação da Coleta Seletva em Área Urbana. Dssertação. Insttuto Mltar de Engenhara. Ro de janero. Pmentel, F. G. (2004) - Localzação de Centros de Dstrbução em uma Cadea de Suprmentos. Dssertação. Insttuto Mltar de Engenhara. Ro de Janero. Tanguch, E., Thompson, R. G., Yamada, T., Dun, R.V (2001). Cty Logstcs: Network Modelng And Intellgent Transport Systems. Oxford: Elsever,.

EXERCÍCIO: VIA EXPRESSA CONTROLADA

EXERCÍCIO: VIA EXPRESSA CONTROLADA EXERCÍCIO: VIA EXPRESSA CONTROLADA Engenhara de Tráfego Consdere o segmento de va expressa esquematzado abaxo, que apresenta problemas de congestonamento no pco, e os dados a segur apresentados: Trechos

Leia mais

Modelos para Localização de Instalações

Modelos para Localização de Instalações Modelos para Localzação de Instalações Prof. Dr. Ncolau D. Fares Gualda Escola Poltécnca da Unversdade de São Paulo Departamento de Engenhara de Transportes CLASSIFICAÇÃO DE WEBER (WEBER, Alfred. Uber

Leia mais

Chapter 9 Location INTRODUÇÃO. Localização de Instalações. Problemas de comunicação

Chapter 9 Location INTRODUÇÃO. Localização de Instalações.  Problemas de comunicação Chapter 9 Locaton Localzação de Instalações Problemas de comuncação http://www.youtube.com/watch?v=h_qnu4rwlvu INTRODUÇÃO INTRODUÇÃO Analsar padrões de localzação pode ser nteressante Porque a Whte Castle,

Leia mais

Modelo de Alocação de Vagas Docentes

Modelo de Alocação de Vagas Docentes Reunão Comssão de Estudos de Alocação de Vagas Docentes da UFV Portara 0400/2016 de 04/05/2016 20 de mao de 2016 Comssão de Estudos das Planlhas de Alocação de Vagas e Recursos Ato nº 009/2006/PPO 19/05/2006

Leia mais

4.1 Modelagem dos Resultados Considerando Sazonalização

4.1 Modelagem dos Resultados Considerando Sazonalização 30 4 METODOLOGIA 4.1 Modelagem dos Resultados Consderando Sazonalzação A sazonalzação da quantdade de energa assegurada versus a quantdade contratada unforme, em contratos de fornecmento de energa elétrca,

Leia mais

Responda às questões utilizando técnicas adequadas à solução de problemas de grande dimensão.

Responda às questões utilizando técnicas adequadas à solução de problemas de grande dimensão. Departamento de Produção e Sstemas Complementos de Investgação Operaconal Exame Época Normal, 1ª Chamada 11 de Janero de 2006 Responda às questões utlzando técncas adequadas à solução de problemas de grande

Leia mais

Desenho de uma rede Logística

Desenho de uma rede Logística Desenho de uma rede Logístca Desenho da rede Logístca ( Logístca empresaral) Desenho do sstema através do qual exste um fluxo de produtos entre os fornecedores e os clentes. Desenho da rede Logístca (

Leia mais

7 - Distribuição de Freqüências

7 - Distribuição de Freqüências 7 - Dstrbução de Freqüêncas 7.1 Introdução Em mutas áreas há uma grande quantdade de nformações numércas que precsam ser dvulgadas de forma resumda. O método mas comum de resumr estes dados numércos consste

Leia mais

Um Modelo De Programação Linear Inteira Mista Para A Localização De Armazéns E A Distribuição De Produtos Siderúrgicos

Um Modelo De Programação Linear Inteira Mista Para A Localização De Armazéns E A Distribuição De Produtos Siderúrgicos A pesqusa Operaconal e os Recursos Renováves 4 a 7 de novembro de 2003, Natal-RN Um Modelo De Programação Lnear Intera Msta Para A Localzação De Armazéns E A Dstrbução De Produtos Sderúrgcos Carlos Roberto

Leia mais

Gestão e Teoria da Decisão

Gestão e Teoria da Decisão Gestão e Teora da Decsão Logístca e Gestão de Stocks Estratégas de Localzação Lcencatura em Engenhara Cvl Lcencatura em Engenhara do Terrtóro 1 Estratéga de Localzação Agenda 1. Classfcação dos problemas

Leia mais

Introdução aos Problemas de Roteirização e Programação de Veículos

Introdução aos Problemas de Roteirização e Programação de Veículos Introdução aos Problemas de Roterzação e Programação de Veículos PNV-2450 André Bergsten Mendes Problema de Programação de Veículos Problema de Programação de Veículos Premssas Os roteros ncam e termnam

Leia mais

2 Metodologia de Medição de Riscos para Projetos

2 Metodologia de Medição de Riscos para Projetos 2 Metodologa de Medção de Rscos para Projetos Neste capítulo remos aplcar os concetos apresentados na seção 1.1 ao ambente de projetos. Um projeto, por defnção, é um empreendmento com metas de prazo, margem

Leia mais

4 Critérios para Avaliação dos Cenários

4 Critérios para Avaliação dos Cenários Crtéros para Avalação dos Cenáros É desejável que um modelo de geração de séres sntétcas preserve as prncpas característcas da sére hstórca. Isto quer dzer que a utldade de um modelo pode ser verfcada

Leia mais

METODOLOGIA DE GERAÇÃO DE REDES SECUNDÁRIAS DE DISTRIBUIÇÃO DE ENERGIA ELÉTRICA PARA ESTUDOS DE PLANEJAMENTO

METODOLOGIA DE GERAÇÃO DE REDES SECUNDÁRIAS DE DISTRIBUIÇÃO DE ENERGIA ELÉTRICA PARA ESTUDOS DE PLANEJAMENTO METODOLOGIA DE GERAÇÃO DE REDES SECUNDÁRIAS DE DISTRIBUIÇÃO DE ENERGIA ELÉTRICA PARA ESTUDOS DE PLANEJAMENTO Leonardo Mendonça Olvera de Queroz Faculdade de Engenhara Elétrca e de Computação FEEC Unversdade

Leia mais

RAD1507 Estatística Aplicada à Administração I Prof. Dr. Evandro Marcos Saidel Ribeiro

RAD1507 Estatística Aplicada à Administração I Prof. Dr. Evandro Marcos Saidel Ribeiro UNIVERIDADE DE ÃO PAULO FACULDADE DE ECONOMIA, ADMINITRAÇÃO E CONTABILIDADE DE RIBEIRÃO PRETO DEPARTAMENTO DE ADMINITRAÇÃO RAD1507 Estatístca Aplcada à Admnstração I Prof. Dr. Evandro Marcos adel Rbero

Leia mais

3 Metodologia de Avaliação da Relação entre o Custo Operacional e o Preço do Óleo

3 Metodologia de Avaliação da Relação entre o Custo Operacional e o Preço do Óleo 3 Metodologa de Avalação da Relação entre o Custo Operaconal e o Preço do Óleo Este capítulo tem como objetvo apresentar a metodologa que será empregada nesta pesqusa para avalar a dependênca entre duas

Leia mais

3.6. Análise descritiva com dados agrupados Dados agrupados com variáveis discretas

3.6. Análise descritiva com dados agrupados Dados agrupados com variáveis discretas 3.6. Análse descrtva com dados agrupados Em algumas stuações, os dados podem ser apresentados dretamente nas tabelas de frequêncas. Netas stuações devemos utlzar estratégas específcas para obter as meddas

Leia mais

MODELAGEM E DESENVOLVIMENTO DE UM PROBLEMA DE LOCALIZAÇÃO DE UMA AGROINDÚSTRIA DE EMBUTIDOS NO ESTADO DO PARANÁ

MODELAGEM E DESENVOLVIMENTO DE UM PROBLEMA DE LOCALIZAÇÃO DE UMA AGROINDÚSTRIA DE EMBUTIDOS NO ESTADO DO PARANÁ MODELAGEM E DESENVOLVIMENTO DE UM PROBLEMA DE LOCALIZAÇÃO DE UMA AGROINDÚSTRIA DE EMBUTIDOS NO ESTADO DO PARANÁ Marca Marcondes Altmar Samed (UEM) mmasamed@uem.br Jhelsson Lma Mendes (UEM) helsson_lm@msn.com

Leia mais

Prof. Lorí Viali, Dr.

Prof. Lorí Viali, Dr. Prof. Lorí Val, Dr. val@mat.ufrgs.br http://www.mat.ufrgs.br/~val/ É o grau de assocação entre duas ou mas varáves. Pode ser: correlaconal ou expermental. Prof. Lorí Val, Dr. UFRG Insttuto de Matemátca

Leia mais

5 Problema de planejamento de novas redes de telecomunicações

5 Problema de planejamento de novas redes de telecomunicações Problema de planejamento de novas redes de telecomuncações O Problema de Planejamento de Novas Redes de Telecomuncações (PPNRT) consste em atender um conjunto de clentes com demandas dferentes que devem

Leia mais

), demonstrado no capítulo 3, para

), demonstrado no capítulo 3, para 6 Conclusão Neste trabalho foram realzados cnco estudos de casos como meo de nvestgar a nfluênca de trbutos no processo decsóro de localzação. Buscou-se realzar as entrevstas em dferentes negócos para

Leia mais

Figura 8.1: Distribuição uniforme de pontos em uma malha uni-dimensional. A notação empregada neste capítulo para avaliação da derivada de uma

Figura 8.1: Distribuição uniforme de pontos em uma malha uni-dimensional. A notação empregada neste capítulo para avaliação da derivada de uma Capítulo 8 Dferencação Numérca Quase todos os métodos numércos utlzados atualmente para obtenção de soluções de equações erencas ordnáras e parcas utlzam algum tpo de aproxmação para as dervadas contínuas

Leia mais

Notas de aulas de Sistemas de Transportes (parte 4)

Notas de aulas de Sistemas de Transportes (parte 4) 1 Notas de aulas de Sstemas de Transportes (parte 4) Helo Marcos Fernandes Vana Tema: Demanda por transportes (2. o Parte) Conteúdo da parte 4 1 Acuráca (ou precsão) nas prevsões da demanda 2 Modelos sequencas

Leia mais

Cap. IV Análise estatística de incertezas aleatórias

Cap. IV Análise estatística de incertezas aleatórias TLF 010/11 Cap. IV Análse estatístca de ncertezas aleatóras Capítulo IV Análse estatístca de ncertezas aleatóras 4.1. Méda 43 4.. Desvo padrão 44 4.3. Sgnfcado do desvo padrão 46 4.4. Desvo padrão da méda

Leia mais

ÍNDICE DE CONSISTÊNCIA TEMPORAL: UM NOVO MÉTODO PARA AVALIAÇÃO DA ESTABILIDADE TEMPORAL DE ARMAZENAMENTO DE ÁGUA NO SOLO

ÍNDICE DE CONSISTÊNCIA TEMPORAL: UM NOVO MÉTODO PARA AVALIAÇÃO DA ESTABILIDADE TEMPORAL DE ARMAZENAMENTO DE ÁGUA NO SOLO Anas Eletrônco ÍNDICE DE CONSISTÊNCIA TEMPORAL: UM NOVO MÉTODO PARA AVALIAÇÃO DA ESTABILIDADE TEMPORAL DE ARMAZENAMENTO DE ÁGUA NO SOLO Anderson Takash Hara, Heraldo Takao Hashgut, Antôno Carlos Andrade

Leia mais

É o grau de associação entre duas ou mais variáveis. Pode ser: correlacional ou experimental.

É o grau de associação entre duas ou mais variáveis. Pode ser: correlacional ou experimental. Prof. Lorí Val, Dr. val@mat.ufrgs.br http://www.mat.ufrgs.br/~val/ É o grau de assocação entre duas ou mas varáves. Pode ser: correlaconal ou expermental. Numa relação expermental os valores de uma das

Leia mais

USO DO CENTRO DE GRAVIDADE PARA LOCALIZAR A BASE OPERACIONAL DA TPG DO BRASIL

USO DO CENTRO DE GRAVIDADE PARA LOCALIZAR A BASE OPERACIONAL DA TPG DO BRASIL USO DO CENTRO DE GRAVIDADE PARA LOCALIZAR A BASE OPERACIONAL DA TPG DO BRASIL J. N. Osses 1 ; B. F. Olvera 1 ; M. V. Nascmento 1 1-FATEC São José dos Campos Av. Cesare Mansueto Gulo Lattes, 1350 Eugêno

Leia mais

Universidade Federal do Paraná Departamento de Informática. Reconhecimento de Padrões. Classificadores Lineares. Luiz Eduardo S. Oliveira, Ph.D.

Universidade Federal do Paraná Departamento de Informática. Reconhecimento de Padrões. Classificadores Lineares. Luiz Eduardo S. Oliveira, Ph.D. Unversdade Federal do Paraná Departamento de Informátca Reconhecmento de Padrões Classfcadores Lneares Luz Eduardo S. Olvera, Ph.D. http://lesolvera.net Objetvos Introduzr os o conceto de classfcação lnear.

Leia mais

4 Discretização e Linearização

4 Discretização e Linearização 4 Dscretzação e Lnearzação Uma vez defndas as equações dferencas do problema, o passo segunte consste no processo de dscretzação e lnearzação das mesmas para que seja montado um sstema de equações algébrcas

Leia mais

Medidas de Tendência Central. Prof.: Ademilson Teixeira

Medidas de Tendência Central. Prof.: Ademilson Teixeira Meddas de Tendênca Central Prof.: Ademlson Texera ademlson.texera@fsc.edu.br 1 Servem para descrever característcas báscas de um estudo com dados quanttatvos e comparar resultados. Meddas de Tendênca Central

Leia mais

8 - Medidas Descritivas

8 - Medidas Descritivas 8 - Meddas Descrtvas 8. Introdução Ao descrevemos um conjunto de dados por meo de tabelas e gráfcos temos muto mas nformações sobre o comportamento de uma varável do que a própra sére orgnal de dados.

Leia mais

Q 1-1,5(Q3-Q1) < X i < Q 3 + 1,5(Q 3 -Q 1 ) Q 3 +1,5(Q 3 -Q 1 ) < X i < Q 3 +3(Q 3 -Q 1 ) Q 1 3(Q 3 -Q 1 ) < X i < Q 1 1,5(Q 3 -Q 1 )

Q 1-1,5(Q3-Q1) < X i < Q 3 + 1,5(Q 3 -Q 1 ) Q 3 +1,5(Q 3 -Q 1 ) < X i < Q 3 +3(Q 3 -Q 1 ) Q 1 3(Q 3 -Q 1 ) < X i < Q 1 1,5(Q 3 -Q 1 ) DIGRM OX-PLOT E CRCTERIZÇÃO DE OUTLIERS E VLORES EXTREMOS Outlers e valores extremos são aqueles que estão muto afastados do centro da dstrbução. Uma forma de caracterzá-los é através do desenho esquemátco

Leia mais

Localização de instalações com o auxílio de Sistema de Informações Geográficas (SIG) e modelagem matemática

Localização de instalações com o auxílio de Sistema de Informações Geográficas (SIG) e modelagem matemática XXVI ENEGEP - Fortaleza, CE, Brasl, 9 a 11 de Outubro de 2006 Localzação de nstalações com o auxílo de Sstema de Informações Geográfcas (SIG) e modelagem matemátca Sílva Mara Santana Mapa (UNIFEI) slvnhamapa@yahoo.com.br

Leia mais

Associação entre duas variáveis quantitativas

Associação entre duas variáveis quantitativas Exemplo O departamento de RH de uma empresa deseja avalar a efcáca dos testes aplcados para a seleção de funconáros. Para tanto, fo sorteada uma amostra aleatóra de 50 funconáros que fazem parte da empresa

Leia mais

UM ALGORITMO DE PROGRAMAÇÃO MATEMÁTICA BI-OBJETIVO PARA O PROBLEMA DE LOCALIZAÇÃO DE FACILIDADES NÃO CAPACITADO

UM ALGORITMO DE PROGRAMAÇÃO MATEMÁTICA BI-OBJETIVO PARA O PROBLEMA DE LOCALIZAÇÃO DE FACILIDADES NÃO CAPACITADO Ro de Janero, RJ, Brasl, 3 a 6 de outubro de 008 UM ALGORITMO DE PROGRAMAÇÃO MATEMÁTICA BI-OBJETIVO PARA O PROBLEMA DE LOCALIZAÇÃO DE FACILIDADES NÃO CAPACITADO Paula Marana dos Santos (UFV) paula-maranna@hotmal.com

Leia mais

UNIDADE IV DELINEAMENTO INTEIRAMENTE CASUALIZADO (DIC)

UNIDADE IV DELINEAMENTO INTEIRAMENTE CASUALIZADO (DIC) UNDADE V DELNEAMENTO NTERAMENTE CASUALZADO (DC) CUABÁ, MT 015/ PROF.: RÔMULO MÔRA romulomora.webnode.com 1. NTRODUÇÃO Este delneamento apresenta como característca prncpal a necessdade de homogenedade

Leia mais

Modelação com Variáveis Discretas

Modelação com Variáveis Discretas Engenhara de Processos e Sstemas Modelação com Varáves Dscretas Fernando Bernardo Fev 2011 mn f ( x, y, θ ) x, y s. t. h( x, y, θ ) = 0 g( x, y, θ ) 0 x x x L x real y {0,1}) U Leque de aplcações. Tpos

Leia mais

6 Revisão Bibliográfica

6 Revisão Bibliográfica 45 6 Revsão Bblográfca 6. Métrcas Espacas A defnção da localzação dos pontos que formam uma cadea de suprmentos é um dos aspectos mas mportantes no planejamento de um sstema logístco. ormalmente estes

Leia mais

Aplicação de ferramenta de auxílio multi-critério à decisão na escolha de alternativas para movimentação e armazenagem de material siderúrgico

Aplicação de ferramenta de auxílio multi-critério à decisão na escolha de alternativas para movimentação e armazenagem de material siderúrgico 1 Aplcação de ferramenta de auxílo mult-crtéro à decsão na escolha de alternatvas para movmentação e armazenagem de materal sderúrgco Ilton Curty Leal Junor Gustavo Pannam Fernandes Paul Adrano de Almada

Leia mais

Prof. Lorí Viali, Dr.

Prof. Lorí Viali, Dr. Prof. Lorí Val, Dr. val@mat.ufrgs.br http://www.mat.ufrgs.br/~val/ 1 É o grau de assocação entre duas ou mas varáves. Pode ser: correlaconal ou expermental. Numa relação expermental os valores de uma das

Leia mais

Estatística II Antonio Roque Aula 18. Regressão Linear

Estatística II Antonio Roque Aula 18. Regressão Linear Estatístca II Antono Roque Aula 18 Regressão Lnear Quando se consderam duas varáves aleatóras ao mesmo tempo, X e Y, as técncas estatístcas aplcadas são as de regressão e correlação. As duas técncas estão

Leia mais

Proposta de método para alocação de perdas em redes eléctricas de distribuição com Produção em Regime Especial

Proposta de método para alocação de perdas em redes eléctricas de distribuição com Produção em Regime Especial Capítulo 5 Proposta de método para alocação de perdas em redes eléctrcas de dstrbução com Produção em Regme Especal Neste capítulo propõe-se uma metodologa para efectuar a alocação das perdas de uma rede

Leia mais

2 Aproximação por curvas impĺıcitas e partição da unidade

2 Aproximação por curvas impĺıcitas e partição da unidade Aproxmação por curvas mpĺıctas e partção da undade Este capítulo expõe alguns concetos báscos necessáros para o entendmento deste trabalho 1 Curvas Algébrcas Um subconjunto O R é chamado de uma curva mplícta

Leia mais

Variação ao acaso. É toda variação devida a fatores não controláveis, denominadas erro.

Variação ao acaso. É toda variação devida a fatores não controláveis, denominadas erro. Aplcação Por exemplo, se prepararmos uma área expermental com todo cudado possível e fzermos, manualmente, o planto de 100 sementes seleconadas de um mlho híbrdo, cudando para que as sementes fquem na

Leia mais

Estudo quantitativo do processo de tomada de decisão de um projeto de melhoria da qualidade de ensino de graduação.

Estudo quantitativo do processo de tomada de decisão de um projeto de melhoria da qualidade de ensino de graduação. Estudo quanttatvo do processo de tomada de decsão de um projeto de melhora da qualdade de ensno de graduação. Rogéro de Melo Costa Pnto 1, Rafael Aparecdo Pres Espíndula 2, Arlndo José de Souza Júnor 1,

Leia mais

Variável discreta: X = número de divórcios por indivíduo

Variável discreta: X = número de divórcios por indivíduo 5. Análse descrtva com dados agrupados Em algumas stuações, os dados podem ser apresentados dretamente nas tabelas de frequêncas. Netas stuações devemos utlzar estratégas específcas para obter as meddas

Leia mais

ESTUDO DO MÉTODO DE FATORAÇÃO DE INTEIROS CRIVO QUADRÁTICO

ESTUDO DO MÉTODO DE FATORAÇÃO DE INTEIROS CRIVO QUADRÁTICO ESTUDO DO MÉTODO DE FATORAÇÃO DE INTEIROS CRIVO QUADRÁTICO Alne de Paula Sanches (Bolssta UEMS), Adrana Betâna de Paula Molgora Unversdade Estadual de Mato Grosso do Sul Cdade Unverstára de Dourados, Caxa

Leia mais

Cálculo Numérico BCC760 Interpolação Polinomial

Cálculo Numérico BCC760 Interpolação Polinomial Cálculo Numérco BCC76 Interpolação Polnomal Departamento de Computação Págna da dscplna http://www.decom.ufop.br/bcc76/ 1 Interpolação Polnomal Conteúdo 1. Introdução 2. Objetvo 3. Estênca e uncdade 4.

Leia mais

CAPÍTULO 2 DESCRIÇÃO DE DADOS ESTATÍSTICA DESCRITIVA

CAPÍTULO 2 DESCRIÇÃO DE DADOS ESTATÍSTICA DESCRITIVA CAPÍTULO DESCRIÇÃO DE DADOS ESTATÍSTICA DESCRITIVA. A MÉDIA ARITMÉTICA OU PROMÉDIO Defnção: é gual a soma dos valores do grupo de dados dvdda pelo número de valores. X x Soma dos valores de x número de

Leia mais

3 Algoritmos propostos

3 Algoritmos propostos Algortmos propostos 3 Algortmos propostos Nesse trabalho foram desenvolvdos dos algortmos que permtem classfcar documentos em categoras de forma automátca, com trenamento feto por usuáros Tas algortmos

Leia mais

5 Implementação Procedimento de segmentação

5 Implementação Procedimento de segmentação 5 Implementação O capítulo segunte apresenta uma batera de expermentos prátcos realzados com o objetvo de valdar o método proposto neste trabalho. O método envolve, contudo, alguns passos que podem ser

Leia mais

INTRODUÇÃO À PROBABILIDADE. A probabilidade é uma medida da incerteza dos fenômenos. Traduz-se por um número real compreendido de 0 ( zero) e 1 ( um).

INTRODUÇÃO À PROBABILIDADE. A probabilidade é uma medida da incerteza dos fenômenos. Traduz-se por um número real compreendido de 0 ( zero) e 1 ( um). INTRODUÇÃO À PROILIDDE teora das probabldade nada mas é do que o bom senso transformado em cálculo probabldade é o suporte para os estudos de estatístca e expermentação. Exemplos: O problema da concdênca

Leia mais

Prof. Lorí Viali, Dr.

Prof. Lorí Viali, Dr. Prof. Lorí Val, Dr. vall@mat.ufrgs.br http://www.mat.ufrgs.br/~val/ Em mutas stuações duas ou mas varáves estão relaconadas e surge então a necessdade de determnar a natureza deste relaconamento. A análse

Leia mais

NOVA METODOLOGIA PARA RECONCILIAÇÃO DE DADOS: CONSTRUÇÃO DE BALANÇÃO HÍDRICOS EM INDÚSTRIA UTILIZANDO O EMSO

NOVA METODOLOGIA PARA RECONCILIAÇÃO DE DADOS: CONSTRUÇÃO DE BALANÇÃO HÍDRICOS EM INDÚSTRIA UTILIZANDO O EMSO I Congresso Baano de Engenhara Santára e Ambental - I COBESA NOVA METODOLOGIA PARA RECONCILIAÇÃO DE DADOS: CONSTRUÇÃO DE BALANÇÃO HÍDRICOS EM INDÚSTRIA UTILIZANDO O EMSO Marcos Vnícus Almeda Narcso (1)

Leia mais

Curso de extensão, MMQ IFUSP, fevereiro/2014. Alguns exercício básicos

Curso de extensão, MMQ IFUSP, fevereiro/2014. Alguns exercício básicos Curso de extensão, MMQ IFUSP, feverero/4 Alguns exercíco báscos I Exercícos (MMQ) Uma grandeza cujo valor verdadero x é desconhecdo, fo medda três vezes, com procedmentos expermentas dêntcos e, portanto,

Leia mais

IMPLEMENTAÇÃO DO MÉTODO DE FATORAÇÃO DE INTEIROS CRIVO QUADRÁTICO

IMPLEMENTAÇÃO DO MÉTODO DE FATORAÇÃO DE INTEIROS CRIVO QUADRÁTICO IMPLEMENTAÇÃO DO MÉTODO DE FATORAÇÃO DE INTEIROS CRIVO QUADRÁTICO Alne de Paula Sanches 1 ; Adrana Betâna de Paula Molgora 1 Estudante do Curso de Cênca da Computação da UEMS, Undade Unverstára de Dourados;

Leia mais

CONTROLADORES FUZZY. Um sistema de controle típico é representado pelo diagrama de blocos abaixo:

CONTROLADORES FUZZY. Um sistema de controle típico é representado pelo diagrama de blocos abaixo: CONTROLADORES FUZZY Um sstema de controle típco é representado pelo dagrama de blocos abaxo: entrada ou referênca - erro CONTROLADOR snal de controle PLANTA saída A entrada ou referênca expressa a saída

Leia mais

2 Agregação Dinâmica de Modelos de Turbinas e Reguladores de Velocidade: Teoria

2 Agregação Dinâmica de Modelos de Turbinas e Reguladores de Velocidade: Teoria Agregação Dnâmca de Modelos de urbnas e Reguladores de elocdade: eora. Introdução O objetvo da agregação dnâmca de turbnas e reguladores de velocdade é a obtenção dos parâmetros do modelo equvalente, dados

Leia mais

6 Modelo Proposto Introdução

6 Modelo Proposto Introdução 6 Modelo Proposto 6.1. Introdução Neste capítulo serão apresentados detalhes do modelo proposto nesta dssertação de mestrado, onde será utlzado um modelo híbrdo para se obter prevsão de carga curto prazo

Leia mais

Ramos Energia e Automação

Ramos Energia e Automação Mestrado Integrado em Engenhara Electrotécnca e de Computadores Investgação Operaconal Ramos Energa e Automação 2009.01.15 Prova com consulta Alunos admtdos a exame com avalação contínua Duração: 2h30

Leia mais

5 Métodos de cálculo do limite de retenção em função da ruína e do capital inicial

5 Métodos de cálculo do limite de retenção em função da ruína e do capital inicial 5 Métodos de cálculo do lmte de retenção em função da ruína e do captal ncal Nesta dssertação serão utlzados dos métodos comparatvos de cálculo de lmte de retenção, onde ambos consderam a necessdade de

Leia mais

Laboratório de Mecânica Aplicada I Determinação de Centros de Gravidade

Laboratório de Mecânica Aplicada I Determinação de Centros de Gravidade Laboratóro de Mecânca Aplcada I Determnação de Centros de Gravdade Em mutos problemas de mecânca o efeto do peso dos corpos é representado por um únco vector, aplcado num ponto denomnado centro de gravdade.

Leia mais

MODELOS DE REGRESSÃO PARAMÉTRICOS

MODELOS DE REGRESSÃO PARAMÉTRICOS MODELOS DE REGRESSÃO PARAMÉTRICOS Às vezes é de nteresse nclur na análse, característcas dos ndvíduos que podem estar relaconadas com o tempo de vda. Estudo de nsufcênca renal: verfcar qual o efeto da

Leia mais

2 ENERGIA FIRME DE SISTEMAS HIDRELÉTRICOS

2 ENERGIA FIRME DE SISTEMAS HIDRELÉTRICOS ENERGIA FIRME DE SISTEMAS HIDRELÉTRICOS 22 2 ENERGIA FIRME DE SISTEMAS HIDRELÉTRICOS Como vsto no capítulo 1, a energa frme de uma usna hdrelétrca corresponde à máxma demanda que pode ser suprda contnuamente

Leia mais

Laboratório de Mecânica Aplicada I Estática: Roldanas e Equilíbrio de Momentos

Laboratório de Mecânica Aplicada I Estática: Roldanas e Equilíbrio de Momentos Laboratóro de Mecânca Aplcada I Estátca: Roldanas e Equlíbro de Momentos 1 Introdução O conhecmento das condções de equlíbro de um corpo é mprescndível em númeras stuações. Por exemplo, o estudo do equlíbro

Leia mais

RESOLUÇÃO DE UM PROBLEMA DE LOCALIZAÇÃO INDUSTRIAL POR MEIO DE MÉTODOS: DETERMINÍSTICO E PROBABILÍSTICO

RESOLUÇÃO DE UM PROBLEMA DE LOCALIZAÇÃO INDUSTRIAL POR MEIO DE MÉTODOS: DETERMINÍSTICO E PROBABILÍSTICO RESOLUÇÃO DE UM PROBLEMA DE LOCALIZAÇÃO INDUSTRIAL POR MEIO DE MÉTODOS: DETERMINÍSTICO E PROBABILÍSTICO SOLVING A PROBLEM OF INDUSTRIAL LOCATION BY METHODS: DETERMINISTIC AND PROBABILISTIC Ana Letíca Mana

Leia mais

Análise de áreas de risco considerando os afundamento de tensão em estudos de planejamento

Análise de áreas de risco considerando os afundamento de tensão em estudos de planejamento Análse de áreas de rsco consderando os afundamento de tensão em estudos de planejamento J. C. Cebran, L. Camlo, N. Kagan, N. M. Matsuo*, H. Arango Enerq-USP 1 Resumo-- Este trabalho permte avalar os índces

Leia mais

METOLOGIA. 1. Histórico

METOLOGIA. 1. Histórico METOLOGIA A Sondagem da Construção Cvl do RS é uma sondagem de opnão empresaral realzada mensalmente e fo crada pela Confederação Naconal da Indústra (CNI) com o apoo da Câmara Braslera da Indústra da

Leia mais

5 Relação entre Análise Limite e Programação Linear 5.1. Modelo Matemático para Análise Limite

5 Relação entre Análise Limite e Programação Linear 5.1. Modelo Matemático para Análise Limite 5 Relação entre Análse Lmte e Programação Lnear 5.. Modelo Matemátco para Análse Lmte Como fo explcado anterormente, a análse lmte oferece a facldade para o cálculo da carga de ruptura pelo fato de utlzar

Leia mais

3 Desenvolvimento do Modelo

3 Desenvolvimento do Modelo 3 Desenvolvmento do Modelo Neste capítulo apresentaremos como está estruturado o modelo desenvolvdo nesta dssertação para otmzar o despacho de geradores dstrbuídos com o obetvo de reduzr os custos da rede

Leia mais

3 Definição automática de carregamento ótimo

3 Definição automática de carregamento ótimo 3 Defnção automátca de carregamento ótmo A formulação ncal mostrada neste capítulo fo feta por Sérgo Álvares Maffra[11] e parte da mplementação fo feta por Anderson Perera, tendo sofrdo algumas modfcações

Leia mais

PUCPR- Pontifícia Universidade Católica Do Paraná PPGIA- Programa de Pós-Graduação Em Informática Aplicada PROF. DR. JACQUES FACON

PUCPR- Pontifícia Universidade Católica Do Paraná PPGIA- Programa de Pós-Graduação Em Informática Aplicada PROF. DR. JACQUES FACON 1 PUCPR- Pontfíca Unversdade Católca Do Paraná PPGIA- Programa de Pós-Graduação Em Informátca Aplcada PROF. DR. JACQUES FACON LIMIARIZAÇÃO ITERATIVA DE LAM E LEUNG Resumo: A proposta para essa sére de

Leia mais

NOÇÕES SOBRE CORRELAÇÃO E REGRESSÃO LINEAR SIMPLES

NOÇÕES SOBRE CORRELAÇÃO E REGRESSÃO LINEAR SIMPLES NOÇÕES SOBRE CORRELAÇÃO E REGRESSÃO LINEAR SIMPLES 1 O nosso objetvo é estudar a relação entre duas varáves quanttatvas. Eemplos:. Idade e altura das cranças.. v. Tempo de prátca de esportes e rtmo cardíaco

Leia mais

2 Principio do Trabalho Virtual (PTV)

2 Principio do Trabalho Virtual (PTV) Prncpo do Trabalho rtual (PT)..Contnuo com mcroestrutura Na teora que leva em consderação a mcroestrutura do materal, cada partícula anda é representada por um ponto P, conforme Fgura. Porém suas propredades

Leia mais

2 REVISÃO DA LITERATURA

2 REVISÃO DA LITERATURA 2 REVISÃO DA LITERATURA A dstrbução de produtos é uma das prncpas atvdades das empresas, pos defne o seu sucesso no processo de atendmento aos seus clentes. Um bom planejamento desta atvdade, alado às

Leia mais

3 Subtração de Fundo Segmentação por Subtração de Fundo

3 Subtração de Fundo Segmentação por Subtração de Fundo 3 Subtração de Fundo Este capítulo apresenta um estudo sobre algortmos para a detecção de objetos em movmento em uma cena com fundo estátco. Normalmente, estas cenas estão sob a nfluênca de mudanças na

Leia mais

Introdução a Combinatória- Aplicações, parte II

Introdução a Combinatória- Aplicações, parte II Introdução a Combnatóra- Aplcações, AULA 7 7.1 Introdução Nesta aula vamos estudar aplcações um pouco dferentes das da aula passada. No caso estudaremos arranjos com repetção, permutações crculares e o

Leia mais

METODOLOGIA PARA O CÁLCULO DE VAZÃO DE UMA SEÇÃO TRANSVERSAL A UM CANAL FLUVIAL. Iran Carlos Stalliviere Corrêa RESUMO

METODOLOGIA PARA O CÁLCULO DE VAZÃO DE UMA SEÇÃO TRANSVERSAL A UM CANAL FLUVIAL. Iran Carlos Stalliviere Corrêa RESUMO Semnáro Anual de Pesqusas Geodéscas na UFRGS, 2. 2007. UFRGS METODOLOGIA PARA O CÁLCULO DE VAZÃO DE UMA SEÇÃO TRANSVERSAL A UM CANAL FLUVIAL Iran Carlos Stallvere Corrêa Insttuto de Geocêncas UFRGS Departamento

Leia mais

Optimização com variáveis discretas

Optimização com variáveis discretas Engenhara de Processos e Sstemas Optmzação com varáves dscretas Fernando Bernardo Fev 2013 mn f ( x,, θ ) x, s. t. h( x,, θ ) = 0 g( x,, θ ) 0 x x x L U x real, {0,1} Por que necesstamos de varáves dscretas?

Leia mais

Santos Júnior, EP 1 ; Soares, HCC 1 ; Freitas, GP 2 ; Pannain, JLM 3 ; Coelho Junior, LM 4 * 1

Santos Júnior, EP 1 ; Soares, HCC 1 ; Freitas, GP 2 ; Pannain, JLM 3 ; Coelho Junior, LM 4 * 1 DISPARIDADE DO VALOR BRUTO DOS PRODUTOS MADEIREIROS NATIVOS PARA AS MESORREGIÕES DA PARAÍBA DISPARITY OF THE GROSS VALUE OF THE NATIVE WOOD PRODUCTS FOR THE MESORREGIONS OF PARAÍBA Santos Júnor, EP 1 ;

Leia mais

MODELO RECEPTOR MODELO RECEPTOR MODELO RECEPTOR. Princípio do modelo:

MODELO RECEPTOR MODELO RECEPTOR MODELO RECEPTOR. Princípio do modelo: MODELO RECEPTOR Não modela a dspersão do contamnante. MODELO RECEPTOR Prncípo do modelo: Atacar o problema de dentfcação da contrbução da fonte em ordem nversa, partndo da concentração do contamnante no

Leia mais

Cap. 6 - Energia Potencial e Conservação da Energia Mecânica

Cap. 6 - Energia Potencial e Conservação da Energia Mecânica Unversdade Federal do Ro de Janero Insttuto de Físca Físca I IGM1 014/1 Cap. 6 - Energa Potencal e Conservação da Energa Mecânca Prof. Elvs Soares 1 Energa Potencal A energa potencal é o nome dado a forma

Leia mais

2 Incerteza de medição

2 Incerteza de medição 2 Incerteza de medção Toda medção envolve ensaos, ajustes, condconamentos e a observação de ndcações em um nstrumento. Este conhecmento é utlzado para obter o valor de uma grandeza (mensurando) a partr

Leia mais

Eletrotécnica AULA Nº 1 Introdução

Eletrotécnica AULA Nº 1 Introdução Eletrotécnca UL Nº Introdução INTRODUÇÃO PRODUÇÃO DE ENERGI ELÉTRIC GERDOR ESTÇÃO ELEVDOR Lnha de Transmssão ESTÇÃO IXDOR Equpamentos Elétrcos Crcuto Elétrco: camnho percorrdo por uma corrente elétrca

Leia mais

U N I V E R S I D A D E D O S A Ç O R E S D E P A R T A M E N T O D E M A T E M Á T I C A ARMANDO B MENDES ÁUREA SOUSA HELENA MELO SOUSA

U N I V E R S I D A D E D O S A Ç O R E S D E P A R T A M E N T O D E M A T E M Á T I C A ARMANDO B MENDES ÁUREA SOUSA HELENA MELO SOUSA U N I V E R S I D A D E D O S A Ç O R E S D E P A R T A M E N T O D E M A T E M Á T I C A CLASSIFICAÇÃO DE MONOGRAFIAS UMA PROPOSTA PARA MAIOR OBJECTIVIDADE ARMANDO B MENDES ÁUREA SOUSA HELENA MELO SOUSA

Leia mais

UMA ABORDAGEM ALTERNATIVA PARA O ENSINO DO MÉTODO DOS MÍNIMOS QUADRADOS NO NÍVEL MÉDIO E INÍCIO DO CURSO SUPERIOR

UMA ABORDAGEM ALTERNATIVA PARA O ENSINO DO MÉTODO DOS MÍNIMOS QUADRADOS NO NÍVEL MÉDIO E INÍCIO DO CURSO SUPERIOR UNIVERSIDADE FEDERAL DE JUIZ DE FORA INSTITUTO DE CIÊNCIAS EATAS DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA UMA ABORDAGEM ALTERNATIVA PARA O ENSINO DO MÉTODO DOS MÍNIMOS QUADRADOS NO NÍVEL MÉDIO E INÍCIO DO CURSO SUPERIOR

Leia mais

DISTRIBUIÇÃO DA AÇÃO DO VENTO NOS ELEMENTOS DE CONTRAVENTAMENTO CONSIDERANDO O PAVIMENTO COMO DIAFRAGMA RÍGIDO: ANÁLISE SIMPLIFICADA E MATRICIAL

DISTRIBUIÇÃO DA AÇÃO DO VENTO NOS ELEMENTOS DE CONTRAVENTAMENTO CONSIDERANDO O PAVIMENTO COMO DIAFRAGMA RÍGIDO: ANÁLISE SIMPLIFICADA E MATRICIAL DISTRIBUIÇÃO DA AÇÃO DO VENTO NOS ELEMENTOS DE CONTRAVENTAMENTO CONSIDERANDO O PAVIMENTO COMO DIAFRAGMA RÍGIDO: ANÁLISE SIMPLIFICADA E MATRICIAL Dstrbuton of the wnd acton n the bracng elements consderng

Leia mais

CONCEITOS INICIAIS DE ESTATÍSTICA MÓDULO 2 DISTRIBUIÇÃO DE FREQÜÊNCIA - ELEMENTOS Prof. Rogério Rodrigues

CONCEITOS INICIAIS DE ESTATÍSTICA MÓDULO 2 DISTRIBUIÇÃO DE FREQÜÊNCIA - ELEMENTOS Prof. Rogério Rodrigues CONCEITOS INICIAIS DE ESTATÍSTICA MÓDULO DISTRIBUIÇÃO DE FREQÜÊNCIA - ELEMENTOS Prof. Rogéro Rodrgues I) TABELA PRIMITIVA E DISTRIBUIÇÃO DE FREQÜÊNCIA : No processo de amostragem, a forma de regstro mas

Leia mais

ESTUDO DE MODELOS PARA AJUSTE E PREVISÃO DE UMA SÉRIE TEMPORAL

ESTUDO DE MODELOS PARA AJUSTE E PREVISÃO DE UMA SÉRIE TEMPORAL Revsta Matz Onlne ESTUDO DE MODELOS PARA AJUSTE E PREVISÃO DE UMA SÉRIE TEMPORAL Valera Ap. Martns Ferrera Vvane Carla Fortulan Valéra Aparecda Martns. Mestre em Cêncas pela Unversdade de São Paulo- USP.

Leia mais

5. Estratégias de distribuição

5. Estratégias de distribuição 5. Estratégas de dstrbução Segundo BALLOU[1993], a Dstrbução Físca é o ramo da Logístca Empresaral que trata da movmentação, estocagem e processamento de peddos dos produtos fnas de uma empresa. O seu

Leia mais

1. CORRELAÇÃO E REGRESSÃO LINEAR

1. CORRELAÇÃO E REGRESSÃO LINEAR 1 CORRELAÇÃO E REGREÃO LINEAR Quando deseja-se estudar se exste relação entre duas varáves quanttatvas, pode-se utlzar a ferramenta estatístca da Correlação Lnear mples de Pearson Quando essa correlação

Leia mais

Reconhecimento Estatístico de Padrões

Reconhecimento Estatístico de Padrões Reconhecmento Estatístco de Padrões X 3 O paradgma pode ser sumarzado da segunte forma: Cada padrão é representado por um vector de característcas x = x1 x2 x N (,,, ) x x1 x... x d 2 = X 1 X 2 Espaço

Leia mais

Desenvolvimento de software de simulação Monte Carlo para auxiliar no estudo da propagação de doenças infecciosas

Desenvolvimento de software de simulação Monte Carlo para auxiliar no estudo da propagação de doenças infecciosas Desenvolvmento de software de smulação Monte Carlo para auxlar no estudo da propagação de doenças nfeccosas João Batsta dos Santos-Flho 1, Tatana Santos de Araujo Batsta 2, José Carlos Rodrgues Olvera

Leia mais

3.2. Solução livre de ciclos e solução como uma árvore geradora

3.2. Solução livre de ciclos e solução como uma árvore geradora Smplex Para Redes.. Noções Incas O algortmo Smplex para Redes pode ser entenddo como uma especalzação do método Smplex para aplcação em problemas de programação lnear do tpo fluxo de custo mínmo. O Smplex

Leia mais

MEDIDAS DE TENDÊNCIA CENTRAL

MEDIDAS DE TENDÊNCIA CENTRAL 3.1- Introdução. ESTATÍSTICA MEDIDAS DE TENDÊNCIA CENTRAL Como na representação tabular e gráfca dos dados a Estatístca Descrtva consste num conjunto de métodos que ensnam a reduzr uma quantdade de dados

Leia mais

Alocação de Dispositivos PLC Numa Rede de Distribuição Elétrica de Baixa Tensão Usando Programação Linear Inteira Mista

Alocação de Dispositivos PLC Numa Rede de Distribuição Elétrica de Baixa Tensão Usando Programação Linear Inteira Mista Alocação de Dspostvos PLC uma Rede de Dstrbução Elétrca de Baxa Tensão Usando Programação Lnear Intera sta Fabano J. L. Pádua, Insttuto Federal de Educação, Cênca e Tecnologa de ato Grosso - IFT Campus

Leia mais

RISCO. Investimento inicial $ $ Taxa de retorno anual Pessimista 13% 7% Mais provável 15% 15% Otimista 17% 23% Faixa 4% 16%

RISCO. Investimento inicial $ $ Taxa de retorno anual Pessimista 13% 7% Mais provável 15% 15% Otimista 17% 23% Faixa 4% 16% Análse de Rsco 1 RISCO Rsco possbldade de perda. Quanto maor a possbldade, maor o rsco. Exemplo: Empresa X va receber $ 1.000 de uros em 30 das com títulos do governo. A empresa Y pode receber entre $

Leia mais